
강의 및 강사 소개
강의 목표
기초 파이썬 문법 및 핵심 라이브러리 학습
데이터 분석 및 시각화
머신러닝 개념 및 모델 개발
이번 강의에서는 간단하게 파이썬에 대해 소개해고 이후에 진행할 jupyter notebook을 셋팅합니다. jupyter notebook는 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있는 개발도구입니다.
설치에 있어서 추가적인 설명이 필요하다면 요청부탁드립니다.
추가자료로 자주 활용되는 단축키에 대해 정리해두었습니다.
파이썬을 활용해 분석이나 개발을 시작하기 위해서는 자료 구조에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 가장 기초적인 자료 구조에 대해서 학습합니다. 이번 강의에서는 숫자, 문자 자료형에 대해서 학습니다.
궁금한 부분이나 추가적인 설명이 필요하다면 요청부탁드립니다.
파이썬을 활용해 분석이나 개발을 시작하기 위해서는 자료 구조에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 가장 기초적인 자료 구조에 대해서 학습합니다. 이번 강의에서는 리스트, 튜플 자료형에 대해서 학습니다.
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파이썬을 활용해 분석이나 개발을 시작하기 위해서는 자료 구조에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 가장 기초적인 자료 구조에 대해서 학습합니다. 이번 강의에서는 딕셔너리, 집합, 불 자료형에 대해서 학습니다.
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파이썬을 활용해 분석이나 개발을 시작하기 위해서는 제어문에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 제어문 중 if문에 대해서 학습합니다.
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파이썬을 활용해 분석이나 개발을 시작하기 위해서는 제어문에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 제어문 중 for문에 대해서 학습합니다.
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파이썬을 활용해 분석이나 개발을 시작하기 위해서는 제어문에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 제어문 중 while문에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하기 위해서 활용하는 라이브러리에 대해서 소개합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 가장 많이 사용하는 PANDAS에 대해서 소개합니다. 판다스만 알고 있어도 엑셀보다 다양한 기능을 활용하며 빠르게 분석이 가능합니다. 이번 강의에서는 판다스를 소개하고 간단한 활용법에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 가장 많이 사용하는 PANDAS에 대해서 소개합니다. 판다스만 알고 있어도 엑셀보다 다양한 기능을 활용하며 빠르게 분석이 가능합니다. 이번 강의에서는 판다스로 데이터 선택하는 부분을 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 가장 많이 사용하는 PANDAS에 대해서 소개합니다. 판다스만 알고 있어도 엑셀보다 다양한 기능을 활용하며 빠르게 분석이 가능합니다. 이번 강의에서는 판다스로 데이터 선택 및 변경하는 부분을 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 가장 많이 사용하는 PANDAS에 대해서 소개합니다. 판다스만 알고 있어도 엑셀보다 다양한 기능을 활용하며 빠르게 분석이 가능합니다. 이번 강의에서는 판다스의 결측 데이터 처리 방법에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 가장 많이 사용하는 PANDAS에 대해서 소개합니다. 판다스만 알고 있어도 엑셀보다 다양한 기능을 활용하며 빠르게 분석이 가능합니다. 이번 강의에서는 판다스로 연산, 합치기(merge, concat), 묶기(group by)에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 가장 많이 사용하는 PANDAS에 대해서 소개합니다. 판다스만 알고 있어도 엑셀보다 다양한 기능을 활용하며 빠르게 분석이 가능합니다. 이번 강의에서는 판다스로 데이터 구조 변경, 피봇 테이블, 데이터 저장법에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 많이 사용하는 NUMPY에 대해서 소개합니다. NUMPY는 파이썬에서 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 라이브러리입니다. 이번 강의에서는 간단하게 소개하고 활용법에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 많이 사용하는 NUMPY에 대해서 소개합니다. NUMPY는 파이썬에서 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 라이브러리입니다. 이번 강의에서는 통계 함수의 활용하는 방법에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석을 하는데 있어 많이 사용하는 Matplotlib에 대해서 소개합니다. Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 시각화해주는 라이브러리입니다. Matplotlib에 대한 소개와 사용법에 대해서 학습합니다.
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데이터 분석에 대해 소개합니다.
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데이터를 불러오고 데이터 확인하는 방법에 대해서 실습합니다.
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데이터를 활용해 Matplotlib으로 시각화하는 방법에 대해서 합니다.
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데이터를 활용해 그룹화, 이상치, 결측치, 상관관계를 실습합니다.
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데이터를 피쳐 엔지니어링을 실습하고 강의를 마무리합니다.
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머신러닝과 딥러닝에 대해 소개합니다.
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머신러닝 분류에 대해서 소개합니다.
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머신러닝 모델에 사용하기 위한 데이터 소개 및 탐색적 데이터 분석(EDA) 진행합니다.
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머신러닝 모델 개발을 위해 데이터 처리(결측치, 이상치)에 대해서 실습합니다.
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머신러닝 모델 개발에서 사용되는 데이터 분리를 하는 이유에 대해서 학습합니다.
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머신러닝을 위한 코드를 작성합니다.
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데이터가 중요하다고 하여 관심이 있지만, 시도하고 싶다면 어떻게 해야 할까요?
아래의 질문들은 데이터 분석 업무를 하면 항상 주변에서 듣고 있는 질문입니다.
ㄴ 데이터 분석을 나도 할 수 있을까?
ㄴ 비전공자인데, 데이터 분석, 머신러닝은 어렵지 않을까요?
ㄴ 개발을 전혀 모르는데 괜찮을까요?
"우선 시작해봐요!"라고 말할 수 있을 만큼 누구나 쉽게 따라 할 수 있습니다.
<학습 내용>
1. 파이썬 기초 문법 학습 : 직접 실습하면서 프로그래밍을 이해
2. 데이터 분석 : 분석을 하기 위한 라이브러리부터 실제 데이터를 통한 학습
3. 머신러닝 : 간단한 머신러닝 모델을 통해 기본원리 학습
+ 수업 자료를 통해서 스스로 학습하고 복습할 수 있는 자신감
+ 업무에 자주 쓰이는 함수를 배우고 소소한 꿀팁 공유
<수강 후 기대효과>
1. 파이썬 문법을 이해하고 다른 언어도 자신감있게 배울 수 있습니다.
2. 기본적인 데이터 분석 방법을 활용해 실무에서 활용하는 데이터로 분석이 가능합니다.
3. 오픈소스나 캐글의 코드를 보고 이해하며 나에게 맞는 데이터를 적용할 수 있습니다.